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1.
频率特性分析在工程应用中具有重要的作用,在电路分析、模拟电子技术、信号与系统、自动控制理论等相关课程中都涉及到相关章节内容,在不同课程中如何根据工程应用和学生学习阶段把握具体的讲解内容和讲解方式非常重要。本文从频率特性的求解方法和具体物理意义角度开展在不同课程中讲解的方法,从时域和频域角度分别讨论其物理意义和具体的分析方法。通过渐进深化的教学过程和教学方法不断提高学生的知识掌握和应用技能,提高学生的工程意识、工程素质和工程创新能力,强化学生对于频率特性课程知识的综合应用能力。 相似文献
2.
意图识别是口语理解中的重要任务,关乎整个对话系统的性能。针对新领域人机对话系统中训练语料较少,构建可训练语料十分昂贵的问题,提出一种利用胶囊网络改进领域判别器的领域适应方法。该方法利用领域对抗神经网络将源域的特征信息迁移至目标域中,此外,为了保证领域意图文本的特征质量,对源域和目标域的特征表示进行再次提取,充分获取意图文本的特征信息,捕捉不同领域的独有特征,提高领域的判别能力,保障领域适应任务的可靠性。在目标域仅包含少量样本的情况下,该方法在中文和英文数据集上的准确率分别达到了83.3%和88.9%。 相似文献
3.
可靠性评估是保证机械设备安全正常运行的重要技术手段。 在航天设备中应用的循环泵需要经历火箭发射阶段以及
航天器在轨运行阶段的极端环境,为了研究火箭发射和航天器在轨等极端环境下循环泵的可靠性,在地面构建了一整套的可靠
性试验系统,并进行了数次模拟实验,采集了相关数据。 分别通过时域特征参数分析法和小波降噪-Hilbert 包络分析法来对模
拟实验过程中采集到的振动信号进行数据分析处理,根据分析结果对循环泵进行可靠性评估,结果表明循环泵的可靠性满足航
天设备在极端环境下的使用要求。 相似文献
4.
域名生成算法(DGA)存在变化多、部分类别样本难获取的特点,使得采用传统机器学习的恶意域名检测模型准确性不高。提出一种基于迁移学习和多核CNN的小样本DGA恶意域名检测模型。该模型将目标域名映射到向量空间中,使用样本充足的DGA种类进行预训练,并迁移预训练得到的参数到小样本检测模型。采用多核CNN小样本分类模型根据发音习惯进行域名特征提取并分类。通过实验对比发现,无知识迁移的小样本分类模型只有11类域名准确率超过92%,经过迁移学习的多核CNN模型20类准确率超过92%,11类准确率超过97%,检测效果接近数据充足时的分类效果。 相似文献
5.
为了分析高速列车齿轮传动系统在轨道不平顺激励影响下的振动特性变化规律,利用动力学软件SIMPACK建立包含齿轮传动系统的整车动力学模型,分别在大、小齿轮内部布置测点,进行无轨道不平顺和有轨道不平顺工况下的动力学仿真实验,获得高速列车时速250 km/h时大、小齿轮的振动加速度。对大、小齿轮横向、纵向和垂向振动加速度幅值进行频域分析,并对比分析了齿轮传动系统在有、无轨道不平顺工况的振动幅值、频谱分布。结果表明,由于轨道不平顺激励的影响,高速列车齿轮传动系统的横向、纵向和垂向振动加强,振动加速度均增幅明显,其中,垂向振动加速度变化幅值最大。齿轮传动系统的振动频率主要集中在0~400 Hz,小齿轮和大齿轮横向振动受轨道不平顺的影响规律一致,但小齿轮受到纵向振动的影响略小于大齿轮,小齿轮受到垂向振动的影响略大于大齿轮。 相似文献
6.
下二叠统太原组和中二叠统山西组山2段是鄂尔多斯盆地东部气田致密岩性气藏的主要产气层,分别属于海陆过渡相和三角洲前缘相,砂体薄,横向规模小。太原组—山西组发育多套煤层,以山2段中下部4+5号煤层及太原组底部9号煤层最发育。煤岩波阻抗低,与高波阻抗砂泥岩地层形成强反射,屏蔽了砂泥岩之间的弱反射,应用叠前反演、地震属性等常规方法难以有效预测薄砂体。建立研究区目的层段砂泥岩地质模型,通过模型正演和时频分析方法对比发现,广义S变换能根据信号频率变化自适应调节时频分析时窗,具有更高的分辨率;实际应用中,首先压制煤层强反射,在此基础上采用广义S变换对研究区的薄储集层进行预测,井震符合率高,有效解决了研究区煤层背景下的薄储集层预测难题。 相似文献
7.
杨春柳 《电子测量与仪器学报》2021,35(2):122-129
针对基于卷积神经网络(CNN)的域自适应技术在提取可迁移特征的训练过程中,存在内部协变量移位的问题,提出一种多层域自适应滚动轴承故障诊断方法。首先,利用CNN提取原始振动数据的可迁移特征;其次,提出了多层域自适应和权重正则化项约束CNN参数,进一步减少可迁移特征的分布差异,从而解决域移位问题;最后,利用凯斯西储大学的滚动轴承数据集进行实验验证。结果表明,该方法能够有效地减少源域和目标域之间的特征分布差异,提高CNN模型对目标域数据集的诊断性能,相对于最高层域自适应的故障诊断方法,所提方法能在两个数据集之间的迁移故障诊断中得到较高的分类识别结果。 相似文献
8.
9.
针对城市生活垃圾分类收运过程中存在的环境二次污染和垃圾产生量不确定性等问题,提出了一种基于智能垃圾桶的动态收运车辆路径优化方法。建立以最小化碳排放成本、燃油消耗成本、固定成本和车辆延迟到达惩罚成本为目标的动态车辆路径优化模型。采用滚动时域的方式将动态问题转换为一系列静态问题,并设计两阶段算法进行求解。首先采用粒子群算法对收运车辆路径进行规划,而后在每个时域末,综合考虑待清运垃圾桶的位置和垃圾量、垃圾收运车辆的位置和装载量以动态调整现有车辆路径。研究结果表明,相较于传统的静态收运方案,动态垃圾收运方案能够在降低车辆运输成本和碳排放成本的同时,显著降低由于清运不及时造成的环境二次污染的风险。 相似文献
10.